تصفح جميع التصنيفات
···
تسجيل الدخول / التسجيل
المفضلة
مشاركة
F5HW+FGX, Vaiaku, Tuvalu**الكشف عن الشذوذ باستخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة جودة البيانات السحابية القابلة للتوسع** إن ضمان جودة بيانات عالية أمر بالغ الأهمية لتحليلات موثوقة واتخاذ قرارات مستنيرة. ومع ذلك، فإن الطرق التقليدية لكشف الشذوذ في خطوط أنابيب البيانات السحابية غالبًا ما تفتقر إلى القابلية للتوسع والدقة. يقدم هذا الجلسة إطارًا عمليًا يعتمد على الذكاء الاصطناعي مصممًا لأتمتة وتعزيز كشف الشذوذ في البيئات الحديثة الأصلية سحابيًا. باستخدام تقنيات متقدمة للتعلم الآلي، بما في ذلك النماذج الخاضعة للإشراف وكشف الشذوذ غير الخاضع للإشراف، يقوم النظام برصد تدفقات البيانات باستمرار، والتعلم من الأنماط التاريخية، وتحديد الشذوذ بدقة في الوقت الفعلي. ويقلل بشكل كبير من التحذيرات الكاذبة، ويتكيّف مع سلوك خطوط الأنابيب المتغيرة عبر هياكل متنوعة. يتكامل هذا النهج بسلاسة مع منصات البيانات القابلة للتوسع، ويوفر حلاً مرنًا لإدارة جودة البيانات على نطاق المؤسسات. وقد أظهرت التطبيقات الواقعية تحسينات في اكتشاف المشكلات، وتقليل زمن التأخير، وزيادة الكفاءة التشغيلية من خلال تمكين المعالجة الأسرع وإطلاق موارد الهندسة لأجل المبادرات الاستراتيجية. سيكتسب المشاركون رؤى حول تصميم النماذج واستراتيجيات النشر والدروس المستفادة من التنفيذ في بيئة الإنتاج. ويُبرز هذا الحديث كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحوّل ممارسات موثوقية البيانات ويحقق نتائج أفضل من خلال الأتمتة الذكية في البيئة السحابية.
عرض الخريطة
